基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法技术

本发明专利技术公开了基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，包括构建异源传感器信息因子图模型；将传感器量测与预测状态变量根据相关熵理论，等效为两种随机变量，将随机变量之间以相关熵核函数的方式表示，通过引入调节因子与最大相关熵信息进行成本函数优化，对每个传感器信息权重进行实时动态调整；构建初始预积分对象，持续读取IMU数据，进行预积分计算，将当前预积分结果存入滑窗状态列表；添加残差因子，将滑窗内的状态设为优化变量，进行迭代优化，对优化目标函数进行求解，得到迭代的优化组合导航结果；对导航精度进行评估。本发明专利技术在保证系统鲁棒性的前提下，显著提升了对水下复杂环境异常值的抑制能力，提升了位姿确定的精准性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自主水下航行器导航作业，尤其是基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法。

技术介绍

1、自主水下航行器（autonomousunderwatervehicles，auv）和其他海洋机器人成功、高效地执行任务的首要问题是精准确定载体位姿。对于auv来说，由于水下电磁场的强烈衰减，无法使用全球导航卫星系统提供信息，在没有外部参照物的情况下，潜航器必须依靠通过超短基线（ultra-shortbaseline，usbl）、多普勒速度记录仪（dopplervelocitylogger，dvl）、imu等传感器获得的本体测量信息，进行多源数据融合实现载体位姿的推算。

2、由于复杂的水下工作环境以及导航传感器性能参数的限制，不可避免存在系统噪声统计特性不准确、易被干扰的不可完全依赖性、时延不确定性以及精度变化等问题，如声学信号在水下传播过程中易受水面、水中物体多径反射及码间干扰影响，导致dvl量测存在混合高斯分布噪声与高强度野值污染，同时由于方位信息存在，usbl系统的测量方程具有很强的非线性。多源导航信息在声场、重力场、电磁场等水下多环本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1构建多源传感器因子图优化框架具体包括：系统状态变量定义为：

3.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1中构建IMU预积分因子具体包括：建立测量值与真实值之间的关系为：

4.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1中量测传感器因子构建过程具体包括：USBL和DVL的量测方程分别表示为...

【技术特征摘要】

1.基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1构建多源传感器因子图优化框架具体包括：系统状态变量定义为：

3.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1中构建imu预积分因子具体包括：建立测量值与真实值之间的关系为：

4.根据权利要求1所述的基于相关熵理论的因子图多源信息融合组合导航方法，其特征在于，所述步骤1中量测传感器因子构建过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：程森，王岩岩，孙彬，赵庆龙，韩硕晨，祝海涛，曲先强，
申请(专利权)人：烟台哈尔滨工程大学研究院，
类型：发明
国别省市：